2000ノードの組合せ最適化問題、解探索に成功：量子ニューラルネットワーク（2/2 ページ）

NTTの武居弘樹氏らによる研究グループは、従来のコンピュータでは効率よく解けなかった「組み合わせ最適化問題」を、高速に求めることができる「量子ニューラルネットワーク」を開発した。

[馬本隆綱，EE Times Japan]

高速に厳密解が得られることを確認

　NIIとスタンフォード大学の研究チームは、新たに開発した量子計算原理を用いて、100ニューロン／5000シナプシス結合のQNNを構成し、「最大カット問題」を解いた。この実験では、100ノード以下の問題に対し、解の全候補（2^N＝10³⁰）の中から、20％以上の成功確率で出力するなど、高速に厳密解が得られることを確認した。16ノードすべてのグラフ（総数4060）に対する厳密解正解率は、実験値と数値シミュレーションの予測値が、ほぼ一致していることも分かった。

各ノードが3個の他ノードと結合しているグラフの最大カット問題に対する解探索結果 （クリックで拡大） 出典：NTT他

　NTTの研究チームは、2048ニューロン／4百万シナプシス結合のQNNを用いて実験した。「ランダムグラフ」「スケールフリーグラフ」および「完全グラフ」の3種のグラフに対し、5ミリ秒の時間内で精度の高い近似解が得られることを確認した。特に、結合数約200万の完全グラフ問題では、焼きなまし法と呼ばれるアルゴリズムを既存のコンピュータで実行した場合に比べて約50倍も速く解けることが分かった。

QNNによる2000ノードグラフ最大カット問題（ランダムグラフ）の解探索結果 （クリックで拡大） 出典：NTT他

QNNと既存のコンピュータ上に実装された従来アルゴリズム（焼きなまし法）の、イジングエネルギー降下時間を比較したグラフ （クリックで拡大） 出典：NTT他

　実験を行ったシステムは、フィードバック制御で位相を安定させた1km長の光ファイバー共振器中に、周期分極反転ニオブ酸リチウム（PPLN：Periodically Poled Lithium Niobate）導波路を挿入した。PPLN導波路には波長768nm、繰り返し周波数1GHzのポンプパルス列を入力する。そうすると、ポンプ波長の2倍に相当する波長1536nmで、位相感応増幅と呼ばれる現象が生じ、ポンプ光の位相に対して「0」または「π」の位相成分だけが増幅されるという。

　ポンプ光入力直後に、位相感応増幅によって発生した雑音は種光となる。光ファイバー共振器中にある波長フィルターの透過波長を1536nmとすれば、位相が「0」または「π」の光のみが発振するOPOを実現することができる。光ファイバー共振器の一周時間は約5マイクロ秒で、ポンプパルスの時間間隔は1ナノ秒となるので、約5000個のOPOを一括して発生させることが可能だという。

長距離光ファイバー共振器により多数のOPOを一括して発生 （クリックで拡大） 出典：NTT他

　研究グループは今後、さらなるスピン数の増大を目指す。また、QNNを遠隔で活用するためのインタフェースなどを実装していく計画である。